自动驾驶技术中常用的英文单词及缩略语整理

Autonomous vehicle 杂谈_14一. pcd文件要求：要求.pcd文件不光只有x,y,z的坐标数据，同时也需要有indensity属性。一. 功能包配置pip install numpypip install argparsepip2 install pypcdpip install tqdm二. 转换用代码下载与使用# 下载git clone https://github.com

Autonomous vehicle 杂谈_07一. 步骤介绍安装ROS Melodic（步骤见：链接在此）配置有线连接的IP地址安装ROS依赖创建ROS工程连接设备运行并通过Rviz查看点云二. 详细操作配置有线连接：点击电脑右上角网络标识，找到以太网，点击有线连接1（没有的话进行创建）。修改该连接的地址信息：修改对象修改内容地址192.168.1.70子网掩码255.255.255.0网关不设

Autonomous vehicle 杂谈_13一. 写在前面 之前分别介绍了三种制作激光点云的地图的方法，包括：基于Autoware 1.14 构建点云地图；LOAM系列之A - LOAM构建点云地图；LOAM系列之LeGO - LOAM构建点云地图。这三种方法博主认为比较好用。如果你所用的设备像博主一样，只包含LiDAR和camera的且回环路径比较短的话推荐你用Autoware自带的ndt_

机器学习18_贝叶斯算法详解（2021.06.02）一. 朴素贝叶斯算法为什么需要朴素贝叶斯算法？比如说，我们想预测一个人究竟是否能够侥幸在空难中生还，那么我们就需要建立一个分类模型来学习我们的训练集。在训练集中，其中一个人的特征是30岁，男，普通舱，他最终在空难中去世了。训练完成后，当我们使用训练好的模型进行测试的时候，测试的目标的特征也是30岁，男，普通舱，那么我们的模型必然会给这个人打上去世

Autonomous vehicle 杂谈_11一. LOAM、ALOAM 简介 LOAM相比于普通的ICP点对点匹配、以及NDT的划分栅格并构建高斯分布进而匹配，LOAM另辟蹊径地选择了通过对点云提取特征（如树干、墙角等，采用线模型描述）和平面特征（如地面、墙面等，采用面模型描述），匹配时以点到线距离和点到面距离为残差优化位姿。 ALOAM则是LOAM的一个优化版本，主要去掉了IMU相关的部分，

本文针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求的小伙伴们，搭建一个可用无污染的深度学习环境。文章是借鉴综合了网上大神们的各种方法，再经本人综合而成的，如有雷同纯属意外。

CV_04 深度学习目标检测模型汇总一. 借鉴与参考本文大部分内容摘自于GitHub 上毕业于韩国首尔国立大学电气与计算机工程专业的 Lee hoseong所上传的经典项目，该项目的链接：https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection。二. 目标检测模型编年史三. 经典模型论文及源码分享（重点加粗标红）名称年份论文代码R-CNN2

机器学习21_决策树（decision tree）逻辑回归树（regression tree）详解（2021.09.02）一. 究极总结决策树：一个定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。逻辑回归树：解决逻辑回归问题的决策树。二. 知识储备什么是熵？一种事物的不确定性就叫做熵。比如我想买一颗西瓜，该挑哪一颗我不知道，我很不确定，这种感觉就被称作为熵。用数学的角度来解释就是：熵是描述系统状态的函数，

机器学习22_决策树的连续值、缺失值处理（2021.09.03）一. 决策树连续值处理 - - - 引言：昨天讨论过的所生成的决策树，都是基于一些离散性的数据而生成的（例如上图蓝色圈圈内部有关色泽的属性）；但是现实任务中常常会遇到连续的数据属性（例如上图红色圈圈内部有关密度的属性）。且由于连续属性的可取数目不再有限，因此，不能直接根据连续属性的可取值来对节点进行划分，此时，对于连续数据的离散化技术